一.介绍 内容 使用 RNN 进行序列预测 今天我们就从一个基本的使用 RNN 生成简单序列的例子中,来窥探神经网络生成符号序列的秘密. 我们首先让神经网络模型学习形如 0^n 1^n 形式的上下文无关语法.然后再让模型尝试去生成这样的字符串.在流程中将演示 RNN 及 LSTM 相关函数的使用方法. 实验知识点 什么是上下文无关文法 使用 RNN 或 LSTM 模型生成简单序列的方法 探究 RNN 记忆功能的内部原理 二.什么是上下文无关语法 上下文无关语法 首先让我们观察以下序列: 01 0

一.介绍 知识点 使用 Python 从网络上爬取信息的基本方法 处理语料"洗数据"的基本方法 词袋模型搭建方法 简单 RNN 的搭建方法 简单 LSTM 的搭建方法 二.从网络中抓取并处理数据 引入相关包 下载数据 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1Jg5NPxc9L-M8Tdgh70Tvig 提取码:dpqq # 导入程序所需要的程序包 #PyTorch用的包 import torch import torch.nn as nn import torch.

Java基础知识总结(超级经典) 转自:百度文库 黑马毕向东JAVA基础总结笔记    侵删! 写代码: 1,明确需求.我要做什么? 2,分析思路.我要怎么做?1,2,3. 3,确定步骤.每一个思路部分用到哪些语句,方法,和对象. 4,代码实现.用具体的java语言代码把思路体现出来. 学习新技术的四点: 1,该技术是什么? 2,该技术有什么特点(使用注意): 3,该技术怎么使用.demo 4,该技术什么时候用?test. ------------------------------------

<果壳中的C# C# 5.0 权威指南> ========== ========== ==========[作者] (美) Joseph Albahari (美) Ben Albahari[译者] (中) 陈昇 管学理 曾少宁 杨庆川[出版] 中国水利水电出版社[版次] 2013年08月 第1版[印次] 2013年08月 第1次 印刷[定价] 118.00元========== ========== ========== [前言] C# 5.0 是微软旗舰编程语言的第4次重大升级. C# 5.

http://mysql.taobao.org/monthly/2015/11/04/ 前言 在MySQL中,DDL是不属于事务范畴的,如果事务和DDL并行执行,操作相关联的表的话,会出现各种意想不到问题,如事务特性被破坏.binlog顺序错乱等,为了解决类似这些问题,MySQL在5.5.3引入了MDL锁(Metadata Locking),关于其设计思路可以参考这两个worklog:WL#3726 和 WL#4284.本篇从代码实现角度对MDL进行分析. 重要数据结构 MDL 是在 MySQL

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 2 – IMPLEMENTING A RNN WITH PYTHON, NUMPY AND THEANO . github地址 在这篇博文中,我们将会使用Python从头开始实现一个循环神经网络,并且利用Theano(一个在GPU上执行操作的库)优化原始的实现.所有的代码

序列标注(sequence labelling),输入序列每一帧预测一个类别.OCR(Optical Character Recognition 光学字符识别). MIT口语系统研究组Rob Kassel收集,斯坦福大学人工智能实验室Ben Taskar预处理OCR数据集(http://ai.stanford.edu/~btaskar/ocr/ ),包含大量单独手写小写字母,每个样本对应16X8像素二值图像.字线组合序列,序列对应单词.6800个,长度不超过14字母的单词.gzip压缩,内容用T

感谢中国人民大学的胡鹤老师,课程容量巨大,收获颇丰. 之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢,但其有一劣势,无论是人类的视觉神经还是听觉神经,所接受到的都是一个连续的序列,使用CNN相当于割裂了前后的联系.从而诞生了专门为处理序列的Recurrent Neural Network(RNN),每一个神经元除了当前信息的输入外,还有之前产生的记忆信息,保留序列依赖型. 一.RNN基本原理 如下图所示有两种表示方法,每张图片左边是RNN的神经元(称为memory cell),右边是按时间轴展开后的

1. 概况 1.1 任务 口语理解(Spoken Language Understanding, SLU)作为语音识别与自然语言处理之间的一个新兴领域,其目的是为了让计算机从用户的讲话中理解他们的意图.SLU是口语对话系统(Spoken Dialog Systems)的一个非常关键的环节.下图展示了口语对话系统的主要流程. SLU主要通过如下三个子任务来理解用户的语言: 领域识别(Domain Detection) 用户意图检测(User Intent Determination) 语义槽填充(

RNN(Recurrent Neural Networks,循环神经网络)是一种具有短期记忆能力的神经网络模型,可以处理任意长度的序列,在自然语言处理中的应用非常广泛,比如机器翻译.文本生成.问答系统.文本分类等. 但由于梯度爆炸或梯度消失,RNN存在长期依赖问题,难以建立长距离的依赖关系,于是引入了门控机制来控制信息的累积速度,包括有选择地加入新信息,并有选择地遗忘之前积累的信息.比较经典的基于门控的RNN有LSTM(长短期记忆网络)和GRU(门控循环单元网络). 有关RNN,LSTM和GRU

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络,适合用于处理视频.语音.文本等与时序相关的问题.在循环神经网络中,神经元不但可以接收其他神经元的信息,还可以接收自身的信息,形成具有环路的网络结构. 循环神经网络的参数学习可以通过随时间反向传播算法来学习,即按照时间的逆序把误差一步步往前传递.而当输入序列比较长时,会产生梯度爆炸或梯度消失问题,这也叫做长期依赖问题.为了解决这个问题,门控机制被引入来改进循环神经网络,也就是长短期记忆网络(L

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 我们仍然使用手工搭建的包含几个线性层的小型RNN.与之

问题 ValueError: Variable rnn/basic_lstm_cell/kernel already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? Originally defined at: 原因 调用了两次RNN网络,在第二次调用的时候报了上面这个错误.主要是因为第二次的变量名和第一次的变量名一样,导致了变量命名相同的冲突.在Tensorflow中有

介绍   作为RNN的第二个demo,笔者将会介绍RNN模型在识别验证码方面的应用.   我们的验证码及样本数据集来自于博客: CNN大战验证码,在这篇博客中,我们已经准备好了所需的样本数据集,不需要在辛辛苦苦地再弄一遍,直接调用data.csv就可以进行建模了. RNN模型   用TensorFlow搭建简单RNN模型,因为是多分类问题,所以在最后的输出部分再加一softmax层,损失函数采用对数损失函数,optimizer选择RMSPropOptimizer.以下是RNN模型的完整Pytho

一 初始化RNN 上一节中介绍了 通过cell类构建RNN的函数,其中有一个参数initial_state,即cell初始状态参数,TensorFlow中封装了对其初始化的方法. 1.初始化为0 对于正向或反向,第一个cell传入时没有之前的序列输出值,所以需要对其进行初始化.一般来讲,不用刻意取指定,系统会默认初始化为0,当然也可以手动指定其初始化为0. initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) 2.初

这一节使用TensorFlow中的函数搭建一个简单的RNN网络,使用一串随机的模拟数据作为原始信号,让RNN网络来拟合其对应的回声信号. 样本数据为一串随机的由0,1组成的数字,将其当成发射出去的一串信号.当碰到阻挡被反弹回来时,会收到原始信号的回声. 如果步长为3,那么输入和输出的序列如下图所示: 原序列 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 回声序列 null null null 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 如上表所示,回声序列的前三项是null,原

import tensorflow as tf # 22 scope (name_scope/variable_scope) from __future__ import print_function class TrainConfig: batch_size = 20 time_steps = 20 input_size = 10 output_size = 2 cell_size = 11 learning_rate = 0.01 class TestConfig(TrainConfig):

1. rnn.BasicLSTMCell(num_hidden) #  构造单层的lstm网络结构 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数 2.tf.nn.dynamic_rnn(cell, self.x, tf.float32) # 执行lstm网络,获得state和outputs 参数说明:cell表示实例化的rnn网络,self.x表示输入层,tf.float32表示类型 3. tf.expand_dim(self.w, axis=0) 对数据增加一个维度 参数说明:self.w表

from: http://lan2720.github.io/2016/07/16/%E8%A7%A3%E8%AF%BBtensorflow%E4%B9%8Brnn/ 这两天想搞清楚用tensorflow来实现rnn/lstm如何做,但是google了半天,发现tf在rnn方面的实现代码或者教程都太少了,仅有的几个教程讲的又过于简单.没办法,只能亲自动手一步步研究官方给出的代码了. 本文研究的代码主体来自官方源码ptb-word-lm.但是,如果你直接运行这个代码,可以看到warning: WA

截至目前,TensorFlow的RNN APIs还处于Draft阶段.不过据官方解释,RNN的相关API已经出现在Tutorials里了,大幅度的改动应该是不大可能,现在入手TF的RNN APIs风险应该是不大的. 目前TF的RNN APIs主要集中在tensorflow.models.rnn中的rnn和rnn_cell两个模块.其中,后者定义了一些常用的RNN cells,包括RNN和优化的LSTM.GRU等等:前者则提供了一些helper方法. 创建一个基础的RNN很简单: 1 from t